基于DM的购物篮分析专家系统设计

数据挖掘技术能够有效地从大量的事务性商业资料和数据中发现新的客户群体、建立客户响应模型、确定交叉销售策略、发现并防止客户的流失、指导将更好的服务提供给更有价值的客户,是购物篮分析的重要手段,同时也是构建专家系统知识库的有效方法。专家系统在购物篮分析中的应用能够有效地发现、预测出客户潜在的购物特性和响应模式。     

基于DM的购物篮分析ES知识库构建

专家系统是基于知识的不确定性问题求解系统,知识库构建的完整性、准确性和合理性是求解问题结论正确性的基本前提.数据挖掘技术能够有效地从大量的商业资料和数据中获取科学的商业知识,是构建购物篮分析专家系统知识库的有效方法.     

基于DM的购物篮分析ES知识库构建

专家系统是基于知识的不确定性问题求解系统,知识库构建的完整性、准确性和合理性是求解问题结论正确性的基本前提。数据挖掘技术能够有效地从大量的商业资料和数据中获取科学的商业知识,是构建购物篮分析专家系统知识库的有效方法。     

购物篮里的“潜规则”

购物篮体现了客户的真实消费需求和购物行为,每一只购物篮里都蕴藏着太多的客户信息和关联销售的“潜规则”。去准确发现、正确解读这些“潜规则”,对于零售行业而言,具有十分重要的意义。     

商品目录区隔问题研究综述

商品目录区隔是当今商业智能领域数据挖掘研究的重要问题,它以如何同顾客有效地交流为核心,使决策者能够从不同的市场决策中找到能够最大化全体顾客效用的决策。目录区隔可以结合购物篮分析等其它数据挖掘手段,应用于市场定位,并为顾客群提供个性化的交互方式和挖掘新奇的消费模式。     

基于关联规则Apriori算法进行购物篮分析

关联规则是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则进行购物篮分析,首先介绍几种典型的关联规则挖掘算法原理,然后利用Apriori算法构造模型,采用Clementine12.0软件对选取的样本进行关联规则挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对购物篮进行挖掘是可行的、有效的,它为企业进行数据挖掘提供了一种新的参考依据,在数据分析及预测方面有广泛的应用前景。     

基于优质客户盈利能力的客户保持策略

当今的客户管理已经不再仅仅局限于树立"客户是上帝"的传统观念,客户也有可能成为"魔鬼",给企业带来坏账、诉讼等,导致企业经济利益流失,单纯地扩大市场份额并不一定能够确保持久的竞争优势.为更好地实现企业价值,现代企业应通过分析客户盈利率来寻找优质客户,通过理解并响应客户的需求和愿望、提升质量与品牌形象、进行感情投资及忠诚营销计划等来维系优质客户.     

企业-客户知识双向转移模型构建

本文在分析传统客户关系模式的局限性的基础上,结合知识获取、知识利用、知识调整和知识评价四个阶段,构建企业与客户之间的知识双向转移模型,该研究不仅有利于提高客户的满意度,而且能够有效地提升企业的核心竞争能力.     

现有客户价值提升营销活动中的信息应用

提升现有客户价值是市场营销重要的目标之一。通过策划营销活动,销售更多的产品和服务给现有客户,能有效提高客户收益,并最终为银行创造利润流入。本文首先使用业务案例分析模型和ROI(投资回报率)评估,评价招行现行的营销活动价值,展示未来营销活动效果的预测方法;其次,本文通过招行钱包份额的测算,识别开展客户价值提升营销活动的时机;最后,本文针对两类典型的提升现有客户价值的营销活动,使用图表分析方法,判断替代产品促销活动中的产品替代字段,使用可视化购物篮分析识别可捆绑产品。     

如何进行有效的客户管理

<正> 客户的信息分析在对客户进行管理时,其出发点是对客户的信息分析。所谓客户的信息,广义上是指关于所有客户的信息,狭义上是指直接关系到客户的经营状况、财务状况、管理状况、其竞争对手状况等信息。一、业务人员的信息管理业务人员必须具有从广泛信息中发现对销售活动有价值的信息,以及对发现的信息进行加工、分析,并将其有效地运用到销售活动中的能力。这种信息收集和分析处理的能力就是信息管理能力。     

基于跨职能团队的快速响应实现机制

市场竞争的日益加剧,顾客个性化需求日新月异,要求企业能够快速响应市场需求从而获得竞争优势.然而大量研究是从技术角度探讨快速响应的实现,很少从组织视角考虑.因此,本文从组织视角提出构建跨职能团队整合企业资源,实现企业对客户需求快速响应,并分析了构建跨职能团队的人员、管理过程,激励体系三个要素.     

我参展,谁参观?--德国贸易博览会参观者结构分析

参观者深入了解贸易博览会对开拓欧洲新市场大有裨益.以下分析有助于您在贸易博览会上有效地发现潜在的客户.     

基于计算机进程调度的银行排队规则研究

如何有效地缓解银行排队问题以提高客户满意度一直是银行业的一个难题。目前银行采用的"先到先服务"排队规则不利于银行服务效率和顾客满意度的提高。本文以客户等待容忍时间为依据,借鉴计算机操作系统的进程调度算法,提出了"高响应比优先"银行排队规则。根据客户等待时间和业务需求时间之和,与业务需求时间的比值计算客户接受服务的动态优先权。数据分析结果表明:"高响应比优先"规则能提高银行的工作效率和客户满意程度。     

数据挖掘在保险业中的应用

数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术,给商业界的发展带来了巨大的变化.数据挖掘用聚类分析、关联分析等方法,从整体框架的角度去发现知识,从大量的客户信息和业务数据中挖掘到有价值的信息,有效地提高了信息的利用率,使得保险业在客户预测、客户保留、欺诈识别等方面有了突破性的发展,进而拉动了整个保险行业的发展.     

O2O模式下的分析型CRM研究

随着O2O电商模式的兴起,有效地与客户互动能够为企业带来更多的客户,以及建立更强的用户忠诚度,加大对用户行为的研究,借此更好地进行客户关系管理.本文首先介绍了O2O电商模式、CRM的概念以及其中重要的分析型CRM,在此基础上对O2O模式下的分析型CRM研究进行探讨.     

服务响应型物流组织结构与特征分析

服务响应物流是指企业管理能力与向客户提供服务的协调能力,是物流理论研究的重要领域之一。论文对服务响应物流与传统的物流运作模式、本质属性与差异作了全面的对比分析。期许该项研究能够为服务响应型物流企业的理论认识与实践提供一些帮助,有效提升企业服务响应物流的实际管理水平。     

贝叶斯算法在小额信贷风险管理中的应用研究

文章选取贝叶斯算法对影响小额信贷风险的因素进行挖掘分析,建立了客户信用风险评估模型,确定了财产、收入负债比、信用记录等属性是影响小额信贷风险的主要因素,根据模型规则能够比较快速准确地判断客户信用等级,从而有效地控制和降低信贷风险的发生。     

利用SQL Server 2005数据挖掘实现交叉销售的研究

交叉销售是非常常见的商业问题,它包括基于客户当前或之前的购物篮中的产品来推荐新的产品列表。许多零售商,特别是在线零售商,采用这个特性来增加它们的销售额。本文通过对电影交叉销售的数据建模,介绍在SQL Server 2005中建立数据挖掘结构和模型的详细过程,展现决策树算法的浏览图,并使用决策树算法在实例中进行准确性分析和一般预测,说明如何利用数据挖掘来解决商业问题。     

基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计

本文所研究的问题是如何通过超市购物篮分析来实现对超市布局及营销活动设计,超市购物篮分析是在行业内是一个比较热的话题,许多零售企业都在业务系统或者ERP之中都有所设计,但是其应用更多停留在数据分析及顾客购买行为分析方面,本文则通过企业的实战案例,摒除繁琐、高深的数据分析,提供一个简单并具有良好的直观意义分析。     

虚拟企业知识创新专家系统(ES)的构造与解释

虚拟企业是一种新型的知识创新组织,这种组织必须建立完善的知识创新专家系统,以对知识的获取、识别、共享、集成进行有效地管理.本文在对现有文献回顾的基础上,构建知识创新专家系统,并提出一种基于数理的解释机制,以识别新知识,促进虚拟企业知识创新活动.